透過自動化光學影像擷取結合AI分類技術，可對液體中的微污染粒子進行高效率自動化分類，有效克服傳統技術在辨識半透明與異質粒子上的限制。此技術運用深度學習模型與影像辨識演算法，能準確辨識軟質粒子、結晶體、堅硬顆粒、團聚顆粒與氣泡等異物，提升數據準確性與判讀一致性。系統亦具備即時分析能力，有助於強化製程監控、釐清異常來源，進一步穩定品質與提升良率。應用於半導體製程，支援品保、供應鏈與研發優化，提升監測效率與管理精度。
運用深度學習結合液體流動特性的特徵分析，不僅能進行靜態影像分類，亦具備在動態變化情境下辨識污染源異常的能力，適用於各行業的製程步驟及濕製程生產環節，可作為品質控管的重要工具。透過FlowTrack 系統可快速提供污染物的分類結果與數量分布數據，精確掌握污染物類型及其濃度變化趨勢，進而協助推估污染來源，並預判其對製程的潛在風險，如設備污染或異物導入等問題，有效降低異常停機時間。藉此不僅提升製程的穩定性與產品品質，更能顯著改善良率及減少物料損耗，為企業創造實質經濟價值。